这是一个创建于 1959 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
如题，最近看完了 cs231n，对深度学习有一定的了解了，想找些外包练练。
可以做什么：
图片内找给定物体，图片分类，文本分类
FAQ：
- xx 这个问题能不能做出来？
只要确实存在规律，一般都能做出来，效果与数据集的大小，数据集的质量有关。
- 需要多少数据？
500/标签，意味着每一个分类需要至少 500 数据
- 需要提供什么样格式的训练数据？
文本分类：csv，utf-8 encoding， 一列是文本，一列是标签
图像分类：jpg/png，文件夹名称作为标签，每一类放一个文件夹
图像找给定物体：原始物体的照片，jpg/png，需要识别的大图，jpg/png （如果 template match 不行，则需要提供 bounding box 等信息）
- 你会怎么训练模型？
我会用转移学习的方式，这样在小数据集也会有好的效果。
对于文本，我会用 bert，对于图像，我会用 vgg16。
对于图像找给定物体，我会先尝试使用 template match，如果不行则需要用 fastCNN。
- 我最终拿到的是什么？
你会拿到一个 jupyter notebook，里面包含了开发时的代码，以及一个 docker 镜像，启动后会提供一个 http 接口用来实现你的任务。
- 运行最终产品需要 GPU 吗？
不需要，bert 需要 2G 以上的内存，VGG16 需要 1.2G 以上，其他模型都会有一定的内存需求。
费用
基于目前的薪水，时薪是 75 元左右，所以根据所花时间给费用，简单的任务会在 300-500 之间。
联系方式
微信 base64：eGJnMTk5MjAyMjE2MDEy
目前尚无回复
Select Language